基于联邦学习的多私域访客画像共享与隐私保护路由方法

本发明提供一种基于联邦学习的多私域访客画像共享与隐私保护路由方法，涉及数据共享和隐私保护技术领域，包括：通过计算特征敏感度并分配差分隐私预算，对访客画像原始数据添加混合噪声进行隐私保护，采用基于理想格的全同态加密对特征向量加密，并利用维特比算法进行门限密码分割，将子密钥分量分发至各私域环境，构建混合网络结构提取特征，并基于数据质量和历史贡献度进行联邦优化，更新特征提取网络，利用双重自编码器进行特征降维，提取关键特征并生成用户特征指纹，通过计算特征指纹相似度进行用户分组，并结合多方安全计算和分级数据访问策略实现用户相似度信息和访客画像原始数据的安全共享。